1.了解情況
  老師現(xiàn)場了解學(xué)員基本情況
  2.報告評估
  專業(yè)老師評估報告,提供學(xué)習(xí)建議
  3.規(guī)劃方案
  根據(jù)報告制定培訓(xùn)計劃
  4.階段測評
  階段性測試,分析學(xué)員接受能力和實操能力,查找盲點
  5.全程輔導(dǎo)
  隨時隨地快速解答,課堂、電話、微信群、全方位跟蹤答疑
  6.簽定協(xié)議
  學(xué)員享有一切培訓(xùn)知情權(quán)
  7.課程解說
  針對學(xué)員實際基礎(chǔ),推薦合適培訓(xùn)課程
  8.適時調(diào)整
  根據(jù)測試結(jié)果,適時調(diào)整課程進度,適時交流溝通,提高學(xué)習(xí)效率
  9.指導(dǎo)
  一對一輔導(dǎo),了解學(xué)員需求,推薦合適的公司,進行
  10.回訪
  關(guān)注學(xué)員情況,輔導(dǎo)后工作中遇到的問題

  階段
  將讓學(xué)員全面了解并掌握Hadoop的架構(gòu)原理和使用場景,并通過貫穿課程的項目進行實戰(zhàn)鍛煉,從而使學(xué)員可以獨立規(guī)劃及部署生產(chǎn)環(huán)境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本運維思路和方法,對Hadoop集群進行管理和優(yōu)化;同時熟練使用Hadoop進行MapReduce程序開發(fā);
  第二階段
  讓學(xué)員認識并掌握數(shù)據(jù)挖掘利器——R軟件的強大功能,通過綜合案例,以實際操作演練的方法讓學(xué)生進步掌握數(shù)據(jù)挖掘及R軟件強大的圖表呈現(xiàn)功能。課程還涵蓋了分布式計算領(lǐng)域的常用算法介紹,幫助學(xué)員為企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)自身價值。

  Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)實戰(zhàn)課程大綱
  部分:技術(shù)儲備階段
  第二部分:Hadoop以及相關(guān)模塊實操
  R語言數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)課程大綱
  部分:R語言基礎(chǔ)入門
  第二部分:R語言基本方法
  第三部分:R語言數(shù)據(jù)挖據(jù)

  1.技術(shù)不到位
  數(shù)據(jù)一多,難點就多,容易錯漏百出
  2.掌握技術(shù)
  精細講解,了解理論基礎(chǔ),即可掌握技術(shù)要點
  3.邏輯思維差
  找不到結(jié)論,看不懂?dāng)?shù)據(jù),排不掉無關(guān)
  4.數(shù)據(jù)敏感度低
  數(shù)據(jù)量少,無規(guī)律的看數(shù)據(jù)
  5.項目操作經(jīng)驗少
  沒有什么實際的項目操作經(jīng)驗
  6.增強邏輯
  練習(xí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識的能力,有效增加邏輯性
  7.積累敏感度
  多看數(shù)據(jù),多積累不同類型的數(shù)據(jù)
  8.項目實戰(zhàn)
  由淺入深,提高項目操作技能